近年では遠隔医療が整備され, リハビリテーションにおいても動画と音声情報で患者を支援する事例が増えている．また3次元動作解析装置を使った運動データからヒトの動きを数値化し評価する分野も日々進歩している．本研究では，脳卒中患者に生じている運動麻痺の重症度を自動判別するアプリケーション（特許 第6375328号）に筋緊張を推定する機能を追加し，患者の手の機能障害の程度をより詳細に評価することを目的としている．
2021年度においては，手指開閉運動の開始時と終了時の手指屈曲および伸展の変動値に，前腕屈筋と伸筋の筋硬度が関連するか検証し，関節角度変化から筋硬度の推定式を求めた．健常者10名のデータと脳卒中患者12名のデータ取得を実施した．健常人のデータは，正常な筋の反応として，前腕屈筋群と伸筋群が運動前後でどのように変化するのかを判定するために実施した．これまでの解析結果では、手指開閉運動の前後で測定した筋硬度と，FCUの筋硬度と初回屈曲／最終屈曲の変動値（R＝.563，P<.001／R=.596，P<.001）ならびに ECRLの筋硬度と初回伸展／最終伸展の最大運動値（R＝.293，P<.001／R=.653，P<.001）は有意な相関を認め，筋硬度を予測する回帰モデル式が得られた．
急性期脳卒中患者をFahrenheitで測定した手指屈曲および伸展の変動値と，運動前後の筋硬度が相関を認め，Fahrenheitで20秒間の開閉運動を測定すれば，FCUとECRLの筋硬度推定式を得た．さらに予測精度を高めるための実証を要する．サンプル数は計画値に未達であるため，今年度において追加データ取得を予定している．