Spatiotemporal simulation of androgenetic alopecia in digital humans

Abstract

Androgenetic alopecia (AGA) is a prevalent condition characterized by distinct, genderspecific patterns of hair loss. Although AGA is well characterized in the biological and clinical literature, simulating progressive hair loss remains a challenge in computer graphics. We present a real-time, biologically grounded implementation of the Follicular Automaton Model (FAM), which simulates successive hair growth cycles for individual follicles. By adapting FAM to three-dimensional scalp geometry, our method enables the visual simulation of AGA progression over time. Our approach introduces a novel segmentation scheme that decomposes hair loss into three primary patterns: vertex, medial, and frontal. By modulating follicular miniaturization probabilities within these zones, we accurately reproduce the complex, clinically observed progression paths of hair loss for both genders and varied hair types. We validate our model primarily through qualitative assessment that demonstrates visual agreement with established clinical classification systems, such as the Norwood-Hamilton scale for men and the Ludwig scale for women. As a complementary consistency check, we assess whether the computational implementation reproduces the expected temporal dynamics of follicular phases. Beyond character rendering, our work offers potential applications in dermatological visualization

A alopecia androgenética (AGA) é uma condição prevalente caracterizada por padrões distintos de perda capilar, específicos de cada gênero. Embora a AGA seja amplamente caracterizada na literatura biológica e clínica, a simulação da perda capilar permanece um desafio na computação gráfica. Apresentamos uma implementação em tempo real e biologicamente fundamentada do Modelo de Autômato Folicular (Follicular Automaton Model — FAM), que simula ciclos capilares sucessivos para folículos individuais. Ao adaptar o FAM à geometria tridimensional do couro cabeludo, nosso método possibilita a simulação visual da progressão da AGA ao longo do tempo. Nossa abordagem introduz um novo esquema de segmentação que decompõe a perda capilar em três padrões principais: vértex, medial e frontal. Ao modular as probabilidades de miniaturização folicular nessas regiões, reproduzimos as complexas trajetórias de progressão da perda capilar observadas clinicamente em ambos os gêneros e em diferentes tipos de cabelo. Validamos nosso modelo principalmente por meio de uma avaliação qualitativa que demonstra concordância visual com sistemas clínicos de classificação consolidados, como a escala de Norwood–Hamilton para homens e a escala de Ludwig para mulheres. Como verificação complementar, avaliamos se a implementação computacional reproduz a dinâmica temporal esperada das fases foliculares. Além da renderização de personagens, nosso trabalho apresenta aplicações potenciais na área de visualização dermatológica.