重粒子線治療計画用CT装置の調達に関する資料提供の招請
令和7年2月7日|p.42
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◎調達機関番号804◎所在地番号12
○第69号
1調達内容
(1)品目分類番号22、31
(2)導入計画物品及び数量重粒子線治療シス
テム用重粒子線治療計画用CT装置の調達
式一
(3)調達方法製造
(4)導入予定時期令和7年度第2四半期以降
(5)調達に必要とされる基本的な要求要件
A本システムは量子科学技術研究開発機構
新治療研究棟内に設置する。
B本システムは高精度で安全に治療を行う
ために、以下の要件を満たしていること。
①X線検出器は、1回転で体軸方向に広
範囲が撮影できる面検出器であること,
②CT撮影装置は、呼吸同期装置と連携
し4次元CT撮影、呼吸同期撮影、なら
びに心電図同期撮影に対応しているこ
と。
③撮影中のリアルタイム再構成による画
像表示機能により、不要な部位の撮影を
避ける判断ができること。
④逐次近似再構成法を応用した、低被ば
く画像再構成を有すること。
⑤Deep Learning技術を用いた画像再構
成技術を有すること.
⑥治療計画用CT装置は、撮影患者情報
を電子カルテ、または、OISから取得
することができること。
⑦光学的患者ポジショニングシステムを
有ること。
⑧本システム内はそれぞれ高度に統合さ
れており、既設の医療情報システムに接
続し、これとデータの送受ができること。
⑨患者の交信と監視が容易に行えるこ
と。
⑩更新設置に伴う、設置場所の改装、既
設の装置の撤去・移動、処理必要な周辺
機器機材の整備を含むこと。
2資料及びコメントの提供方法上記1(2)の物
品に関する一般的な参考資料及び同(5)の要求要
件等に関するコメント並びに提供可能なライプ
ラリーに関する資料等の提供を招請する。
(1)資料等の提供期限令和7年3月25日(火)
17時00分(郵送の場合は必着のこと)
(2)提供先263-8555千葉市稲毛区穴川
4-9-1国立研究開発法人量子科学技術
研究開発機構財務部契約課電話043-
206-3014
E-mail:nyuusatsu qst@qst.go.jp
3説明書の交付本公表に基づき応募する供給
者に対して導入説明書を交付する。
(1)交付期間令和7年2月7日から令和7年
3月25日まで。
(2)交付場所上記2(2)に同じ。
4説明会の開催本公表に基づく導入説明会を
開催する。
(1)開催日時令和7年3月3日(月)14時00
19
(2)開催場所国立研究開発法人量子科学技術
研究開発機構本部入札事務室
5その他この調達計画の詳細は調達説明書に
よる。なお、本公表内容は予定であり、変更す
ることがあり得る。
6 Summary
(1)Classification of the products to be pro-
cured:22,31
(2)Nature and quantity of the products to be
manufacture : Computed tomography scan-
ner for heavy charged particle ion beam
treatment planning 1 Set
(3) Type of the procurement : manufacture
(4) Basic requirements of the procurement:
A)The system will be installed at the
New Treatment Facility, National Insti-
tutes for Quantum Science and Technol-
ogy.
B)The system should be required to meet
the following criteria for delivering pre-
cise and safe radiotherapy.
① The X-ray detector must be an area
detector capable of capturing a wide
region along the body axis in a single
rotation.
② It must be compatible with a re-
spiratory gating system to support 4D
CT imaging, respiratory-gated imag-
ing, and electrocardiogram (ECG)-gat
ed imaging
③Real-time image display functionali-
ty during imaging allows for determin-
ing whether to avoid capturing unnec-
essary regions.
④ It must have low-dose image re-
construction using an iterative app-
roximation reconstruction method
⑤It must have image reconstruction
technology utilizing deep learning tech-
niques.
⑥ It must be capable of retrieving pa
tient information from electronic medi-
cal records (EMR) or the Oncology In-
formation System (OIS).