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Marie-Judith SAINT-MARTIN

Ingénieur Brevets

Paris

Ingénieur Brevets

Marie-Judith Saint-Martin est ingénieur brevet depuis 2023, précédemment chez Nony, elle est aujourd’hui Ingénieur Brevets chez IPSILON.

Experte en mécanique, ses domaines de prédilection sont le traitement d'images et de signaux, l’apprentissage automatique (apprentissage profond…) et mathématiques appliquées, l’informatique, les télécommunications, l’imagerie et la physique de l'imagerie médicale ainsi que la physique de manière générale.

Issue de la recherche, elle s'appuie sur une compréhension technique profonde pour conseiller ses clients.

Formation et qualifications professionnelles

Marie‑Judith est docteure en technologies de l’information et de la communication (Université Paris‑Saclay / Institut Curie, 2022). Elle est également ingénieure diplômée de Télécom Paris (2018) et titulaire d’un Master of Science (MSc) en génie biomédical de l’Imperial College London (2018). Marie-Judith est diplômée du CEIPI depuis 2025.

Expérience en propriété industrielle

Avec sept ans d'expérience au croisement de la science et du conseil, elle maîtrise l'intégralité du processus des brevets. Elle accompagne ses clients de la stratégie de brevetabilité à la défense de leurs titres en opposition, incluant la rédaction et les études de liberté d’exploitation. Par sa compréhension fine, elle conseil ses clients dans la mise en place de stratégie PI pertinente.

Guidée par sa culture de la recherche, Marie-Judith s'impose comme une experte reconnue, activement engagée dans la sensibilisation à la propriété industrielle au sein du secteur mécanique. Son profil hybride lui permet de sécuriser les innovations tout en maximisant leur valeur grâce à une expertise technique de pointe.

Expertises

Secteurs

Ingénierie
Ingénierie des procédés
Informatique
DeepTech

Langues

français, anglais

Conférences

Saint Martin et al. « Décryptage des informations capturées par les caractéristiques IRM-radiomiques pour prédire la réponse à la chimiothérapie néoadjuvante dans le cancer du sein ». In : 44ème Conférence annuelle internationale de l'IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC), 2022, pp. 3227-3230.

Saint Martin et al. « Importance de l'application de ComBat en complément de la standardisation d'image en radiomique de l'IRM mammaire multicentrique : une étude fantôme ». ESMRMB 2020 Online, 37ème réunion scientifique annuelle, 30 septembre – 2 octobre.

Saint Martin et al. « Estimation d'une signature radiomique multi-scanner robuste pour prédire la réponse à la chimiothérapie néoadjuvante dans le cancer du sein par IRM ». ESMRMB, 7-9 octobre 2021, en ligne.

Presse / Publications

Saint Martin et al. « Un pipeline radiomique dédié à l'IRM mammaire : validation par une étude fantôme multi-scanners ». In : Magnetic Resonance Materials in Physics, Biology and Medicine 34.3 (2021), pp. 355-366.

Rahimpour*, Saint Martin*, et al. « Sélection visuelle par ensemble de réseaux de neurones convolutifs profonds pour la segmentation 3D de tumeurs mammaires sur IRM dynamique rehaussée par injection de produit de contraste ». In : European Radiology, 33.2 (2023), pp 959-969. (*Contribution égale)

Serag, Ion-Margineanu, Qureshi, McMillan, Saint Martin, Diamond, O'Reilly, Hamilton. « IA translationnelle et apprentissage profond (Deep Learning) en pathologie diagnostique ». In : Frontiers in Medicine 6 (2019) pp. 185.

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