1.一种基于云端的CT影像共享方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，拍摄待测对象的CT影像；
步骤2，将所述CT影像发送至云服务器；
步骤3，所述云服务器接收并处理所述CT影像，得到诊断结果，并将所述CT影像和所述诊断结果发送给用户端。
2.根据权利要求1所述的CT影像共享方法，其特征在于，步骤1中，包括：
步骤1.1，发出X射线，并将所述X射线进行准直后照射到待测对象上；
步骤1.2，获取照射到待测对象后的X射线，得到X射线数据；
步骤1.3，将所述X射线数据进行转换得到数字信号；
步骤1.4，获取所述数字信号，对所述数字信号进行处理成像，得到CT影像。
3.根据权利要求1或2所述的CT影像共享方法，其特征在于，步骤3中，包括：
步骤3.1，所述云服务器接收所述CT影像，并将所述CT影像与云服务器中的CT影像模型进行对比匹配，如果匹配成功，则执行步骤3.2，如果匹配未成功，则执行步骤3.3至步骤3.5；
步骤3.2，将所述CT影像模型中存储的诊断结果和所述CT影像发送给用户端；
步骤3.3，将所述CT影像发送到专家接收终端，由专家进行诊断，并将诊断结果和所述CT影像发送到云端；
步骤3.4，将所述诊断结果和所述CT影像保存为新的CT影像模型；
步骤3.5，将所述诊断结果和所述CT影像发送给用户端。
4.根据权利要求3所述的CT影像共享方法，其特征在于，步骤3.1中，包括：
步骤3.1.1，所述云服务器接收所述CT影像；
步骤3.1.2，通过特征提取法提取所述CT影像的特征向量；
步骤3.1.3，将所述特征向量与所述云服务器中存储的CT影像模型进行匹配；
步骤3.1.4，如果匹配成功，则执行步骤3.2，如果匹配未成功，则执行步骤3.3至步骤3.5。
5.根据权利要求3所述的CT影像共享方法，其特征在于，步骤3.4中，包括：
步骤3.4.1，通过特征提取法提取所述CT影像的特征向量；
步骤3.4.2，通过学习向量化神经网络对所述特征向量进行训练，得到所述特征向量和所述诊断结果的映射关系；
步骤3.4.3，对所述映射关系进行编码，得到CT影像模型并存储。
6.一种基于云端的CT影像共享装置，其特征在于，包括：
拍摄模块，用于拍摄待测对象的CT影像；
通信模块，用于将所述CT影像发送至云服务器；
云服务器，用于接收并处理所述CT影像，得到诊断结果，并将所述CT影像和所述诊断结果发送给用户端。
7.根据权利要求6所述的CT影像共享装置，其特征在于，所述拍摄模块包括：
X射线管，用于发出X射线，照射到待测对象上；
准直器，用于对所述X射线进行准直；
探测器，用于获取照射到待测对象后的X射线，得到X射线数据；
模/数转换器，用于将所述X射线数据进行转换得到数字信号；
成像装置，用于获取所述数字信号，对所述数字信号进行处理成像，得到CT影像。
8.根据权利要求6或7所述的CT影像共享装置，其特征在于，所述云服务器具体用于接收所述CT影像，并将所述CT影像与云服务器中的CT影像模型进行对比匹配，并根据匹配结果，将所述CT影像模型中存储的诊断结果发送给用户端，或，将所述CT影像发送到专家接收终端，并接收专家诊断后的诊断结果，并用于将所述诊断结果和所述CT影像保存为新的CT影像模型，并将所述诊断结果发送给用户端。
9.根据权利要求8所述的CT影像共享装置，其特征在于，所述云服务器包括：
通信单元，用于接收所述CT影像；
特征向量提取系统，用于通过特征提取法提取所述CT影像的特征向量；
特征向量匹配系统，用于将所述特征向量与所述云服务器中存储的CT影像模型进行匹配；
判断系统，用于判断匹配结果。
10.根据权利要求8所述的CT影像共享装置，其特征在于，所述云服务器还包括：
特征向量训练系统，用于通过学习向量化神经网络对所述特征向量进行训练，得到所述特征向量和所述诊断结果的映射关系；
特征向量编码系统，用于对所述映射关系进行编码，得到CT影像模型；
存储空间，用于存储所述CT影像模型。